2022 → 2026 单细胞与虚拟细胞模型演进时间线。训练规模从 3000 万细胞攀升至 3.5 亿图谱时代，架构从 BERT 式掩码走向扩散语言模型与世界模型。论文详情见文献库。
首个 BERT 式单细胞语言模型，开创细胞类型注释的预训练范式。
约 3000 万细胞预训练，in silico 扰动发现心肌病候选靶点并经湿实验验证——「虚拟实验」概念首次兑现。
6.5 亿参数、8 物种，蛋白嵌入 token 化基因，跨物种零样本嵌入。
3300 万细胞 GPT 式生成预训练，单细胞多组学基础模型代表作；作者后被 Xaira 招致麾下。
1 亿参数、5000 万细胞、测序深度感知；其骨干改造后赢得 VCC 2025 冠军。
1.26 亿跨物种细胞，知识增强路线；后孵化百曜科技。
AIDO.DNA（70 亿参数/796 物种）、AIDO.RNA（16 亿）、GB.Cell——多尺度「数字有机体」拼图的第一批模块。
《How to Build the Virtual Cell with AI》确立 AIVC 框架，领域自此有了共同纲领。
CZI 跨 12 物种 1.12 亿细胞生成式模型；Google 把 Cell2Sentence 扩到 270 亿参数，AI 假设首获湿实验确证。
1 亿+扰动细胞训练，扰动判别提升 >50%；同月 Arc 发起 Virtual Cell Challenge。
图调控网络注入注意力（仅 1030 万参数以小博大）+ 软验证训练的科学推理 LLM——架构创新替代堆参数的拐点。
114 国 1200+ 团队；官方坦言无模型全面超越简单基线——领域进入证据驱动阶段。
49 亿参数扩散语言模型，2560 万扰动细胞训练，Pearson Δ 最高提升 5 倍，首报幂律 scaling。
全球首个全细胞世界模型：多尺度、有状态，可串行运行干预序列观察累积效应。
Arc CTO 的标尺：扰动预测准确率达约 75%，生物学家才能免于湿实验验证。当前最优约 40–60%。谁先跨过，谁定义下一个十年。